சர்வர்லெஸ் கணிப்புகளுக்கு Google Cloud இல் AI மாடல்களை உருவாக்குவது எப்படி?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கைப் பயன்படுத்தி, சர்வர்லெஸ் கணிப்புகளைப் பயன்படுத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மாதிரிகளை உருவாக்கும் பயணத்தைத் தொடங்க, பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கிய கட்டமைக்கப்பட்ட அணுகுமுறையை ஒருவர் பின்பற்ற வேண்டும். இந்தப் படிகளில் இயந்திரக் கற்றலின் அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொள்வது, கூகுள் கிளவுட்டின் AI சேவைகளைப் பற்றித் தெரிந்துகொள்வது, வளர்ச்சிச் சூழலை அமைத்தல், தயாரித்தல் மற்றும்
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் ஒரு மாதிரியை உருவாக்குவது எப்படி?
Google Cloud Machine Learning Engine இல் ஒரு மாதிரியை உருவாக்க, பல்வேறு கூறுகளை உள்ளடக்கிய கட்டமைக்கப்பட்ட பணிப்பாய்வுகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். இந்த கூறுகளில் உங்கள் தரவைத் தயாரித்தல், உங்கள் மாதிரியை வரையறுத்தல் மற்றும் பயிற்சி ஆகியவை அடங்கும். ஒவ்வொரு அடியையும் இன்னும் விரிவாக ஆராய்வோம். 1. தரவைத் தயார் செய்தல்: ஒரு மாதிரியை உருவாக்கும் முன், உங்களுடையதைத் தயாரிப்பது முக்கியம்
ஏன் மதிப்பீடு பயிற்சிக்கு 80% மற்றும் மதிப்பீடு செய்வதற்கு 20% ஆனால் எதிர்மாறாக இல்லை?
இயந்திர கற்றலின் பின்னணியில் பயிற்சிக்கு 80% வெயிட்டேஜும், மதிப்பீடு செய்வதற்கு 20% வெயிட்டேஜும் பல காரணிகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு மூலோபாய முடிவாகும். இந்த விநியோகமானது கற்றல் செயல்முறையை மேம்படுத்துவதற்கும் மாதிரியின் செயல்திறனை துல்லியமாக மதிப்பிடுவதற்கும் இடையே சமநிலையை ஏற்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இந்த பதிலில், காரணங்களை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
TensorFlow.js மாதிரிகள் மூலம் பயிற்சி மற்றும் கணிப்பதில் உள்ள படிகள் என்ன?
TensorFlow.js மாதிரிகள் மூலம் பயிற்சி மற்றும் கணிப்பு ஆகியவை உலாவியில் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும் பயன்படுத்தவும் உதவும் பல படிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த செயல்முறை தரவு தயாரிப்பு, மாதிரி உருவாக்கம், பயிற்சி மற்றும் கணிப்பு ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், இந்த ஒவ்வொரு படிநிலையையும் விரிவாக ஆராய்வோம், செயல்முறையின் விரிவான விளக்கத்தை வழங்குவோம். 1. தரவு தயாரிப்பு: தி
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow.js உடன் உலாவியில் ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
ரயில் மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளுக்கான அகராதிகளை எவ்வாறு உருவாக்குவது?
பைத்தானைப் பயன்படுத்தி இயந்திரக் கற்றலில் ஒருவரின் சொந்த K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தும் சூழலில் ரயில் மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளுக்கான அகராதிகளை விரிவுபடுத்த, நாம் ஒரு முறையான அணுகுமுறையைப் பின்பற்ற வேண்டும். இந்த செயல்முறையானது, KNN அல்காரிதம் மூலம் பயன்படுத்தக்கூடிய பொருத்தமான வடிவமைப்பிற்கு எங்கள் தரவை மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது. முதலில், புரிந்து கொள்வோம்
பின்னடைவு முன்கணிப்புக்கான தரவுத்தொகுப்பின் முடிவில் கணிப்புகளைச் சேர்ப்பதற்கான செயல்முறை என்ன?
பின்னடைவு முன்கணிப்புக்கான தரவுத்தொகுப்பின் முடிவில் கணிப்புகளைச் சேர்க்கும் செயல்முறையானது வரலாற்றுத் தரவுகளின் அடிப்படையில் துல்லியமான கணிப்புகளை உருவாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்ட பல படிகளை உள்ளடக்கியது. பின்னடைவு முன்கணிப்பு என்பது இயந்திர கற்றலில் உள்ள ஒரு நுட்பமாகும், இது சுயாதீனமான மற்றும் சார்பு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவின் அடிப்படையில் தொடர்ச்சியான மதிப்புகளைக் கணிக்க அனுமதிக்கிறது. இந்த சூழலில், நாங்கள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவு முன்கணிப்பு மற்றும் முன்கணிப்பு, தேர்வு ஆய்வு
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சிக்கு தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரிப்பது ஏன் முக்கியம்?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சிக்கு தரவுத்தொகுப்பை சரியாகத் தயாரிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. நன்கு தயாரிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பு மாதிரிகள் திறம்பட கற்றுக்கொள்வதையும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்வதையும் உறுதி செய்கிறது. இந்த செயல்முறை தரவு சேகரிப்பு, தரவு சுத்தம் செய்தல், தரவு முன் செயலாக்கம் மற்றும் தரவு பெருக்குதல் உள்ளிட்ட பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியது. முதலாவதாக, தரவு சேகரிப்பு முக்கியமானது, ஏனெனில் இது அடித்தளத்தை வழங்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, இயந்திர கற்றலுக்கான தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரித்தல், தேர்வு ஆய்வு
ஆவண வகைப்பாட்டிற்கான நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் மாதிரியை உருவாக்குவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
ஆவண வகைப்பாட்டிற்கான நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் (என்எஸ்எல்) மாதிரியை உருவாக்குவது பல படிகளை உள்ளடக்கியது, அவை ஒவ்வொன்றும் ஒரு வலுவான மற்றும் துல்லியமான மாதிரியை உருவாக்குவதில் முக்கியமானவை. இந்த விளக்கத்தில், அத்தகைய மாதிரியை உருவாக்குவதற்கான விரிவான செயல்முறையை நாங்கள் ஆராய்வோம், ஒவ்வொரு அடியையும் பற்றிய விரிவான புரிதலை வழங்குவோம். படி 1: தரவு தயாரிப்பு முதல் படி சேகரிப்பு மற்றும்
பயனர்கள் தங்கள் பயிற்சித் தரவை ஆட்டோஎம்எல் அட்டவணைகளில் எவ்வாறு இறக்குமதி செய்யலாம்?
பயிற்சி தரவை ஆட்டோஎம்எல் டேபிள்களில் இறக்குமதி செய்ய, பயனர்கள் தரவைத் தயாரித்தல், தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குதல் மற்றும் ஆட்டோஎம்எல் டேபிள்கள் சேவையில் தரவைப் பதிவேற்றுதல் போன்ற தொடர் படிகளைப் பின்பற்றலாம். ஆட்டோஎம்எல் டேபிள்ஸ் என்பது கூகுள் கிளவுட் வழங்கும் இயந்திர கற்றல் சேவையாகும்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், ஆட்டோஎம்எல் அட்டவணைகள், தேர்வு ஆய்வு
பாண்டாஸ் நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி ஒரு இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான எங்கள் தரவைத் தயாரிப்பதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
இயந்திர கற்றல் துறையில், ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதில் வெற்றிகரமான தரவுத் தயாரிப்பு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. பாண்டாஸ் நூலகத்தைப் பயன்படுத்தும் போது, இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவைத் தயாரிப்பதில் பல படிகள் உள்ளன. இந்த படிகளில் தரவு ஏற்றுதல், தரவு சுத்தம் செய்தல், தரவு மாற்றம் மற்றும் தரவு பிரித்தல் ஆகியவை அடங்கும். முதல் படி
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், ஆட்டோஎம்எல் விஷன் - பகுதி 1, தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2